ИИ: преимущества, риски и влияние на промышленность

Искусственный Интеллект (ИИ) — одна из самых перспективных технологий для роста сегодня. Согласно недавним данным консалтинговой компании Gartner, организации, внедрившие ИИ, выросли с 4 до 14% между 2018 и 2019 годами.

Фактически, та же консалтинговая фирма включает Искусственный Интеллект в свои технологические тренды на 2020 год. Конкретно, ИИ, сфокусированный на улучшении ИБ.

ИИ — ключевая технология в Индустрии 4.0 из-за всех преимуществ, которые он приносит компаниям, и все те, кто хочет начать процесс цифровой трансформации, должны были бы внедрить его в свои процессы.

Что такое искусственный интеллект?

Концепция Искусственного Интеллекта существует давно. Фактически, Джон Маккарти создал термин «Искусственный Интеллект» в 1950 году, и Алан Тьюринг уже начинал говорить об этой реальности в том же году в статье «Computing Machinery and Intelligence».

С тех пор эта дисциплина информатики сильно эволюционировала.

Для профессора Массачусетского технологического института Патрика Уинстона, ИИ — это «ограниченные алгоритмы, представленные представлениями, поддерживающими циклические модели, связывающие мышление, восприятие и действие».

Другие авторы, такие как CEO DataRobot Джереми Ачин, определяют ИИ как компьютерную систему, используемую для того, чтобы машины выполняли работу, требующую человеческого интеллекта.

Для главы технологической энциклопедии Tech Target, Маргарет Роуз, это система, моделирующая разные человеческие процессы: обучение, рассуждение и самоисправление.

Как мы видим, три определения ИИ относятся к машинам или компьютерным системам, которые мыслят. Они выдают рассуждения, эмулируя человеческий интеллект для выполнения задач, которые могут делать только люди.

Однако другие источники идут дальше и определяют ИИ как компьютерную систему, используемую для решения сложных проблем, превышающих возможности человеческого мозга.

В этом смысле ИИ использует силу машин для решения сложных проблем, недоступных человеческому разуму.

Президент Института Жизни Будущего, Макс Тегмарк, стреляет в этом направлении и заявляет: «поскольку всё, что нам нравится в нашей цивилизации, является продуктом нашего интеллекта, усиление нашего человеческого интеллекта искусственным интеллектом имеет потенциал помочь цивилизации процветать как никогда прежде».

По этому вопросу Google Deep Mind и Оксфордский университет провели исследование, выводы которого указывают, что ИИ способен расшифровывать поврежденные и неразборчивые древнегреческие тексты. В то время как ошибка историков и эпиграфистов составляет 57,3%, ошибка алгоритма, ответственного за этот подвиг, — 30,1%.

Эти примеры показывают нам, как ИИ выходит за рамки человеческих возможностей для решения сложных проблем. Но как работает ИИ?

Как работает ИИ?

ИИ работает через алгоритмы, действующие по правилам программирования, и его подмножество Машинное обучение (ML) и разные техники ML, такие как Глубокое обучение (DL).

Машинное обучение (ML)

Это раздел Искусственного Интеллекта и один из самых распространенных, отвечающий за разработку техник для алгоритмов, разработанных для обучения и улучшения со временем. Это включает большой объем кода и сложных математических формул, чтобы машины могли находить решение заданной проблемы.

Этот аспект ИИ — один из наиболее развитых для коммерческих или бизнес-целей в настоящее время, так как используется для быстрой обработки больших объемов данных и их размещения в форме, понятной людям.

Ясный пример — данные с производственных заводов, где подключенные элементы питают постоянный поток данных о состоянии станков, производстве, функциональности, температуре и т.д. в центральное ядро.

Этот огромный объем данных, полученный из производственного процесса, должен анализироваться для достижения непрерывного улучшения и соответствующего принятия решений, однако объем этих данных означает, что люди должны тратить много времени (дни) на анализ и трассировку.

Именно здесь в игру вступает Машинное обучение, позволяя анализировать данные по мере их включения в производственный процесс и выявлять паттерны или аномалии в работе быстрее и точнее. Таким образом, могут запускаться предупреждения или алерты для принятия решений.

Однако ML — относительно широкая категория. Развитие этих узлов искусственного интеллекта привело к тому, что сейчас известно как Глубокое обучение (DL).

Глубокое обучение (DL)

Это еще более специфическая версия Машинного обучения (ML), относящаяся к набору алгоритмов (или нейронных сетей), спроектированных для машинного обучения и участвующих в нелинейном рассуждении.

В этой технике алгоритмы группируются в искусственные нейронные сети, предназначенные для действия как человеческие нейронные сети в мозге. Это техника, позволяющая глубоко учиться без специального кода для этого.

Глубокое обучение фундаментально для выполнения гораздо более продвинутых функций, позволяя анализировать широкий спектр факторов одновременно.

Например, Deep Learning используется для контекстуализации информации, полученной датчиками, используемыми в автономных автомобилях: расстояние объектов, скорость их движения, прогнозы на основе совершаемого движения и т.д. Они используют эту информацию для принятия решений о том, как и когда менять полосу, среди прочего.

Мы все еще на стадии, где DL находится на очень ранней стадии развития своего полного потенциала. Видим, что оно все чаще используется в бизнесе, превращая данные в гораздо более детализированные и масштабируемые наборы.

ИИ в бизнес-среде

ИИ уже используется во многих коммерческих и производственных применениях, включая автоматизацию, обработку языка и анализ производственных данных.

Это позволяет на общем уровне компаниям оптимизировать как свои производственные процессы, операции и улучшать внутреннюю эффективность.

ИИ работает через разные правила компьютерного программирования, позволяющие машине вести себя как человек и решать проблемы.

Интерес компаний к внедрению техник ИИ в свои процессы заключается в преимуществах, которые он приносит.

Преимущества ИИ

Разные голоса в технологическом секторе защищают преимущества Искусственного Интеллекта (ИИ).

Менеджер продукта Infinia ML, Энди Чан, в TED Talks с более чем 40 000 просмотров на YouTube, разбирает различные преимущества ИИ на работе.

Кай-Фу Ли, основатель венчурного фонда Sinovation Ventures и ведущая фигура в технологической сфере, также описывает основные преимущества ИИ в видео TED Talks с более чем 600 000 просмотров.

Учитывая этих двух экспертов, это были бы основные преимущества ИИ, примененного к бизнес-сектору:

1. Автоматизирует процессы. Искусственный Интеллект позволяет роботам разрабатывать повторяющиеся, рутинные и задачи оптимизации процессов автоматически и без человеческого вмешательства.

2. Улучшает творческие задачи. ИИ освобождает людей от рутинных и повторяющихся задач и позволяет им тратить больше времени на творческие функции.

3. Обеспечивает точность. Применение ИИ способно обеспечивать большую точность, чем люди, например, в промышленных средах машины могут принимать решения, которые раньше принимались вручную или контролировались без ИИ.

4. Снижает человеческую ошибку. ИИ снижает сбои, вызванные человеческими ограничениями. В некоторых производственных линиях ИИ используется для обнаружения с помощью инфракрасных датчиков малых трещин или дефектов в деталях, невидимых для человеческого глаза.

5. Сокращает время на анализ данных. Позволяет проводить анализ и эксплуатацию данных, полученных из производства, в реальном времени.

6. Предиктивное обслуживание. Позволяет проводить обслуживание промышленного оборудования на основе времени и условий его работы, позволяя увеличить его производительность и жизненный цикл.

7. Улучшение принятия решений как на производственном, так и на бизнес-уровне. Имея больше информации структурированным способом, позволяет каждому ответственному лицу принимать решения быстрее и эффективнее.

8. Контроль и оптимизация производственных процессов и линий Через ИИ достигаются более эффективные, безошибочные процессы, получая больший контроль над производственными линиями в компании.

9. Рост продуктивности и качества в производстве. ИИ не только увеличивает продуктивность на уровне станков, он также делает работников более продуктивными и повышает качество их работы. Имея больше информации, они могут иметь более сфокусированное видение своей работы и принимать лучшие решения.

Риски и барьеры ИИ

Некоторые голоса считают, что Искусственный Интеллект (ИИ) имеет риски. Особенно если исследуется потенциал ИИ, а не просто ограничивается воспроизведением человеческих задач. Авторы вроде Стивена Хокинга или Билла Гейтса и разные исследователи выразили свою озабоченность по поводу ИИ.

Что касается барьеров входа, это были бы некоторые наиболее частые, которые могут возникнуть в бизнес-среде:

• Доступность данных. Часто данные представлены изолированно по компаниям или неконсистентны и низкого качества, представляя серьезный вызов для компаний, стремящихся создавать ценность из ИИ в масштабе. Чтобы преодолеть этот барьер, будет жизненно важно разработать четкую стратегию с начала, чтобы данные ИИ могли извлекаться организованным и консистентным образом.

 

• Нехватка квалифицированных профессионалов. Другой препятствие, часто возникающее на бизнес-уровне для внедрения ИИ — дефицит профилей с навыками и опытом в этом типе внедрений. В этих случаях критически важно иметь профессионалов, уже работавших над проектами той же величины.

Откройте проекты, разработанные профессиональной командой Nexus Integra

• Стоимость и время внедрения ИИ-проектов. Стоимость внедрения, как временная, так и экономическая, — очень важный фактор при выборе выполнения этого типа проектов. Компании, лишенные внутренних навыков или незнакомые с ИИ-системами, должны оценить аутсорсинг как внедрения, так и обслуживания для получения успешных результатов в своем проекте.

Короче, ИИ стал очень важным ресурсом для компаний, так как позволяет им быть гораздо более конкурентоспособными и получать большие выгоды, особенно в производственных и мануфактурных средах.

Именно по этим причинам такие профессиональные профили все чаще востребованы в промышленном секторе, делая необходимым иметь группы экспертов в области для разработки эффективных стратегий цифровой трансформации.